PENENTUAN ATRIBUT USABILITAS PERSEPSI SISTEM INFORMASI AKADEMIK TEKNIK INDUSTRI UNIVERSITAS SEBELAS MARET SURAKARTA SEBAGAI UPAYA PENYUSUNAN USULAN PENGEMBANGAN

PENENTUAN ATRIBUT USABILITAS PERSEPSI

SISTEM INFORMASI AKADEMIK TEKNIK INDUSTRI

UNIVERSITAS SEBELAS MARET SURAKARTA SEBAGAI

UPAYA PENYUSUNAN USULAN PENGEMBANGAN

Skripsi

Sebagai Persyaratan Untuk Memperoleh Gelar Sarjana Teknik

DENY PUSPITASARI

I 0305003

JURUSAN TEKNIK INDUSTRI FAKULTAS TEKNIK

UNIVERSITAS SEBELAS MARET

SURAKARTA

2009

LEMBAR PENGESAHAN

Judul Skripsi:

PENENTUAN ATRIBUT USABILITAS PERSEPSI

SISTEM INFORMASI AKADEMIK TEKNIK INDUSTRI

UNIVERSITAS SEBELAS MARET SURAKARTA SEBAGAI

UPAYA PENYUSUNAN USULAN PENGEMBANGAN

Ditulis oleh:

Deny Puspitasari I 0305003

Mengetahui,

Dosen Pembimbing I

Irwan Iftadi, S.T., M.Eng. NIP. 19700404 199603 1 002

Dosen Pembimbing II

Ilham Priadhytama, S.T., M.T NIP. 19801124 200812 1 002

Pembantu Dekan I Fakultas Teknik UNS

Ir. Noegroho Djarwanti, M.T. NIP. 19561112 198403 2 007

Ketua Jurusan Teknik Industri

Ir. Lobes Herdiman, MT. NIP. 19641007 199702 1 001

LEMBAR VALIDASI

Judul Skripsi:

PENENTUAN ATRIBUT USABILITAS PERSEPSI

SISTEM INFORMASI AKADEMIK TEKNIK INDUSTRI

UNIVERSITAS SEBELAS MARET SURAKARTA SEBAGAI

UPAYA PENYUSUNAN USULAN PENGEMBANGAN

Ditulis oleh: Deny Puspitasari

I 0305003

Telah disidangkan pada hari Senin tanggal 30 November 2009

Di Jurusan Teknik Industri Fakultas Teknik Universitas Sebelas Maret Surakarta,

dengan

Dosen Penguji

1. Yusuf Priyandari, ST, MT NIP. 19791222 200312 1 001

2. Retno Wulan Damayanti, ST, MT NIP. 19800306 200501 2 002

Dosen Pembimbing

1. Irwan Iftadi, ST, M.Eng. NIP. 19700404 199603 1 002

2. Ilham Priadhytama, ST, MT

KATA PENGANTAR

Alhamdulillahirobbil’alamin, segala puji bagi Allah SWT Dzat Yang Maha Perkasa yang menguasai langit dan bumi serta seluruh isinya. Sholawat serta salam semoga tetap tercurah kepada suri tauladan umat, Nabi Muhammad SAW, kepada keluarganya, sahabat dan para pengikutnya yang istiqomah hingga akhir zaman. Amin.

Pada kesempatan ini penulis ingin menyampaikan ucapan terima kasih kepada semua pihak yang telah banyak berperan dalam penyelesaian tugas akhir dengan judul “Penentuan Atribut Usabilitas Persepsi Sistem Informasi Akademik Teknik Industri Universitas Sebelas Maret Surakarta Sebagai Upaya Penyusunan Usulan Pengembangan“. Ucapan terima kasih yang tak ternilai penulis sampaikan kepada :

1. Allah SWT, hanya karena rahmat dan hidayah-Nya, penulis dapat menyelesaikan tugas akhir ini.

2. Kedua orang tua dan adik-adikku yang telah memberikan kasih sayang dan doa selama ini sehingga penulis dapat menyelesaikan tugas akhir ini dengan baik.

3. Ir. Noegroho Djarwanti, MT selaku Pembantu Dekan I Fakultas Teknik Universitas Sebelas Maret Surakarta.

4. Ir. Lobes Herdiman, MT selaku Ketua Jurusan Teknik Industri Fakultas Teknik Universitas Sebelas Maret.

5. Bapak Irwan Iftadi, ST, M.Eng dan Bapak Ilham Priadhytama, ST, MT, selaku dosen pembimbing yang banyak memberikan masukan untuk kemajuan Tugas Akhir ini.

6. Bapak Yusuf Priyandari, ST, MT dan Ibu Retno Wulan Damayanti, ST, MT, selaku dosen penguji yang telah memberikan kritik dan saran bagi perbaikan tugas akhir ini.

7. Bapak I Wayan Suletra, ST, MT selaku Pembimbing Akademik, terima kasih atas kesabarannya dalam membimbing penulis selama ini.

8. Bapak Winarnoselaku pengelola Sistem Informasi Akademik UNS dan mbak Rina selaku administrator Sistem Informasi Akademik di Jurusan Teknik Industri atas informasi yang banyak diberikan kepada penulis.

9. Sahabat - sahabat terbaik Tri, Antik, Andika, Lutfie, Nancy, Indri, Elok, Dewi yang telah memberikan doa, dorongan, dan semangat kepada penulis, terima kasih atas bantuan dan waktunya.

10.Teman – teman Teknik Industri angkatan 2005, atas segala keindahan yang selalu tercipta.

11.Keluarga Besar Laboratorium Sistem Kualitas

12.Mbak Yayuk, Mbak Rina, Mbak Tutik dan Pak Agus, terima kasih atas bantuannya dalam hal administrasi.

13.Seluruh rekan dan semua pihak yang telah membantu terselesaikannya laporan tugas akhir ini.

Penulis menyadari bahwa laporan ini masih belum sempurna. Oleh karena itu, penulis mengharapkan kritik dan saran membangun yang dapat membantu penulis di masa yang akan datang. Semoga apa yang penulis sampaikan dalam laporan ini dapat berguna bagi penulis, dan pembaca sekalian.

Surakarta, Januari 2010

ABSTRACT

Deny Puspitasari, NIM: I0305003, THE DETERMINATION OF USABILITY ATTRIBUTES FROM USER PERCEPTIONS OF SIAKAD TI UNS AS THE SUGGESTION OF THE DEVELOPMENT. Thesis. Surakarta: Industrial Engineering Department, Faculty of Engineering, Sebelas Maret University, December 2009.

Since 2005, Sebelas Maret University of Surakarta already has an on line service through the portals of Academic Information System (SIAKAD) for each faculty in UNS. This system is a facility for students and lecturers of UNS to access a various of academic data via the Internet from anywhere and anytime. By visiting the website: http://siakad.uns.ac.id user can access biographical data and a various of academic data such as Kartu Hasil Studi, Kartu Rencana Studi, class schedules, and other academic information. Basicly, the manager of SIAKAD UNS has an intention to continuosly provide the best service to users. Unfortunately it is still often appears many complaints related to its use. Complaints from users has not yet been structured so that the administrator is difficult to formulate appropriate and effective solutions.

The objective of this study are to determine the usability attributes from user perceptions of SIAKAD TI UNS as the preparation of the development suggestion. This study consists of five stages. The first stage is searching relevant attribute by literature study to get a list of initial usability attributes of SIAKAD. The second, identifying the attributes to get additional attributes by reponden. The third, determining the important attributes by using association analysis to get the attributes that have the same weight of importance. The fourth, analysing using factor analysis to find new factors extraction. The fifth stage is composing the development suggestion of SIAKAD TI UNS through Focus Group Discussion to identify usability issues in greater detail in the SIAKAD TI UNS obtained in the previous stage and to find solutions to existing problems.

This research produced 27 usabilities attributes of SIAKAD TI UNS that can be extract by 8 factor, they are Simplicity and Reliability, Feature Availability, Information Quality, Efficiency, Responsivness and Learnability, Acceleration and Record Availability, Accessibility and Problem Solve, Consistency and Security. Finally, 20 development suggestion of SIAKAD TI UNS are generated according to its usability factors.

DAFTAR ISI

HALAMAN JUDUL

LEMBAR PENGESAHAN LEMBAR VALIDASI SURAT PERNYATAAN KATA PENGANTAR ABSTRAK

ABSTRACT DAFTAR ISI DAFTAR TABEL DAFTAR GAMBAR DAFTAR PERSAMAAN DAFTAR LAMPIRAN

BAB I PENDAHULUAN

1.1. Latar Belakang

Masalah………. 1.2. Perumusan

Masalah……… 1.3. Tujuan

Penelitian………... 1.4. Manfaat

Penelitian……….. 1.5. Batasan

Masalah………. 1.6. Asumsi

Penelitian………...

i ii iii iv v vii viii ix xii xiv xv xvi

I-1 I-4 I-4

1.7. Sistematika

Penulisan……….

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

2.1. Gambaran Umum Jurusan Teknik

Industri……….

2.1.1 Sejarah Jurusan Teknik

Industri………...

2.1.2 Visi Misi Teknik

Industri………..

2.1.3 Tujuan Teknik

Industri……….

2.1.4 Lokasi Teknik

Industri………..

2.2. E-Commerce………...

2.2.1 Sejarah Singkat

E-Commerce………...

2.2.2 Definisi Electronic Commerce………. 2.3. Sistem Informasi Akademik Teknik Industri

UNS………

2.4. Usabilitas... .

2.5. Usabilitas

E-Service...

2.6. Usability Evaluation... 2.7. Focus group Discussion... 2.8. Sampling... . I-4 I-4 I-5 I-5 II-1 II-1 II-2 II-2 II-2 II-3 II-3 II-3 II-6 II-7 II-8 II-9 II-10 II-12 II-12 II-12 II-13 II-13 II-13 II-15 II-17 II-17 II-18

2.8.1 Populasi dan Sampel...

2.8.2.Kegunaan Metode

Sampling...

2.8.3 Penentuan Jumlah

Sampel...

2.8.4 Karakteristik Sampel yang

Baik...

2.8.5 Kesalahan Yang Sering Terjadi Dalam Sampling...

2.8.6 Teknik-Teknik

Sampling... 2.9. Uji

Cochran...

2.10. Analisis

Faktor...

2.10.1 Penentuan Tujuan Analisis

Faktor...

2.10.2 Penentuan Tipe dan Desain Analisis Faktor...

2.10.3 Pengujian

Asumsi...

2.10.4 Pemilihan Metode Ekstraksi dan Penentuan Jumlah Faktor... 2.10.5 Penentuan Metode Rotasi dan Intepretasi Matriks Faktor

2.11 Aspek Keperilakuan Dalam Penerapan Teknologi Informasi...

2.11.1 Penerimaan Penggunaan Teknologi

II-18 II-19 II-21 II-24 II-27 II-28 II-28 II-28 III-1 III-2 IV-1 IV-3 IV-5 IV-6 IV-7 IV-8 IV-11 IV-13 V-1 V-2 V-8 V-10 VI-1

Infomasi...

2.11.2 Kemanfaatan Yang

Dipersepsikan...

2.11.3 Kemudahan Penggunaan Yang

Dipersepsikan...

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

3.1.Diagram Alir

Peneltian………

3.2.Penjelasan Diagram

Alir………...

BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA

4.1.Identifikasi Atribut Awal Penelitian(Kuesioner I)………

4.2.Penentuan Atribut Penting (Kuesioner II)………

4.3.Pembentukan Dimensi Atribut (Kuesioner III)………

4.3.1. Penyusunan Matrik

Korelasi………...

4.3.2. Uji

Asumsi………...

4.3.3. Ekstraksi

Faktor………...

4.3.4. Interpretasi Faktor (Rotasi Faktor)………..

4.4.Usulan

Pengembangan………..

BAB V ANALISIS DAN INTEPRETASI HASIL

5.1 Analisis Metode Sampling……….

5.2 Analisis Identifikasi Atribut(Kuesioner I)………..

5.3 Analisis Penentuan Atribut Penting(Kuesioner II)……….

5.4 Analisis Pembentukan Dimensi

Atribut………. BAB VI KESIMPULAN DAN SARAN 6.1

Kesimpulan……….. 6.2

Saran……… DAFTAR PUSTAKA

DAFTAR TABEL

Tabel 2.1. Signifikansi Faktor Loading Berdasar Jumlah Sampel Tabel 4.1. Rekapitulasi Responden Kuesioner I (K1)

Tabel 4.2. Daftar Tambahan Atribut Baru Menurut Responden Tabel 4.3. Rekapitulasi Responden Kuesioner II (K2)

Tabel 4.4. Rekapitulasi Hasil Uji Cochran

Tabel 4.5. Rekapitulasi Responden Kuesioner Utama (K3) Tabel 4.6. Nilai Total Varian Explained

Tabel 4.7. Matriks Komponen

Tabel 4.8. Matriks Komponen Hasil Rotasi Tabel 4.9. Intepretasi Faktor

Tabel 4.10. Usulan Pengembangan

Tabel 5.1 . Identifikasi Atribut Tambahan Responden Tabel 5.2. Daftar Atribut Yang Ditolak

Tabel 5.3. Rekapitulasi Variabel Penyusun Faktor 1 Tabel 5.4. Rekapitulasi Variabel Penyusun Faktor 2 Tabel 5.5. Rekapitulasi Variabel Penyusun Faktor 3 Tabel 5.6. Rekapitulasi Variabel Penyusun Faktor 4 Tabel 5.7. Rekapitulasi Variabel Penyusun Faktor 5 Tabel 5.8. Rekapitulasi Variabel Penyusun Faktor 6 Tabel 5.9. Rekapitulasi Variabel Penyusun Faktor 7 Tabel 5.10. Rekapitulasi Variabel Penyusun Faktor 8

Hal II-28 IV-2 IV-2 IV-3 IV-5 IV-6 IV-8 IV-10 IV-11 IV-14 IV-12 V-3 V-8 V-11 IV-12 IV-13 IV-14 IV-15 IV-15 IV-16 IV-17

DAFTAR GAMBAR

Hal

Gambar 3.1. Diagram Alir Penelitian III-1

BAB I

PENDAHULUAN

Bab ini menjelaskan latar belakang mengapa topik usabilitas Sistem Informasi Akademik (SIAKAD) Jurusan Teknik Industri Universitas Sebelas Maret Surakarta ini diangkat dan seperti apa perumusan masalah, tujuan, dan manfaat penelitian ini. Selain itu, Bab ini juga menyajikan penentuan batasan masalah dan asumsi penelitian untuk mempertegas ruang lingkup dan kesesuaian permasalahan dengan sumber daya yang dimiliki oleh peneliti. Sedangkan di bagian akhir ditampilkan sistematika penulisan yang dapat menggambarkan isi laporan penelitian ini secara garis besar.

1.1 Latar Belakang

Perkembangan teknologi informasi telah menciptakan banyak terobosan baru di segala bidang. Perkembangan teknologi informasi tersebut telah mengalami perbaikan berkelanjutan yang semakin memudahkan penggunanya. Salah satu inovasi tersebut adalah internet, yang telah mengubah cara pandang manusia dalam transaksi data. Perubahan tersebut bersumber dari akses informasi yang cepat dan fleksibel. Salah satu pemanfaatan internet yang populer saat ini adalah transaksi bisnis melalui media elektronik atau yang lebih dikenal dengan istilah e-business, yang dalam bidang jasa biasa disebut dengan istilah e-service. Metode bisnis dan pelayanan ini menekankan pertukaran informasi dan transaksi bisnis yang bersifat paperless, melalui Electronic Data Interchange (EDI), E-mail, electronic bulletin boards, electronic fund transfer, dan teknologi lainnya. Konsep pelayanan yang berbasis internet ini juga telah dimanfaatkan pada bidang pendidikan, salah satunya adalah sistem informasi akademik di perguruan tinggi.

Sejak tahun 2007 Universitas Negeri Sebelas Maret Surakarta telah memiliki suatu layanan on line melalui portal Sistem Informasi Akademik (SIAKAD) untuk setiap fakultas di UNS. Sistem ini dirancang untuk menampilkan data-data akademik, mengolah masukan data-data yang

dilakukan baik oleh mahasiswa, dosen maupun staf pendidikan yang memiliki hak. Sistem ini merupakan fasilitas bagi civitas akademik UNS untuk mengakses berbagai data akademik melalui internet dari manapun dan kapanpun. Cukup dengan mengunjungi website: http://siakad.uns.ac.id pengguna dapat mengakses biodata dan berbagai data akademik seperti KHS (Kartu Hasil Studi), KRS (Kartu Rencana Studi), jadwal pengisian maupun perbaikan KRS, jadwal kuliah, dan berbagai informasi akademik lainnya. Dengan adanya SIAKAD online, diharapkan informasi yang up to date akan semakin mudah didapatkan oleh mahasiswa dan staf yang berkepentingan.

Secara kontinyu, pihak pengelola SIAKAD TI UNS telah berupaya memberikan pelayanan yang terbaik bagi pengguna, namun sampai saat ini masih sering muncul berbagai keluhan terkait dengan penggunaannya. Berdasarkan wawancara langsung dengan pengguna SIAKAD TI UNS ditemukan beberapa keluhan yang meliputi informasi yang kurang up to date, informasi yang sulit dipahami, sampai kesulitan saat melakukan pengisian KRS secara on line, sehingga SIAKAD TI UNS dipandang tidak lebih efektif dari sistem manual sebelumnya. Keluhan-keluhan dari pengguna ini belum terstruktur sehingga pihak administrator sulit untuk memformulasikan solusi yang tepat dan efisien.

Penerimaan masyarakat terhadap suatu sistem dipengaruhi oleh beberapa aspek seperti biaya, keterandalan, dan aspek

usefulness(kemanfaatan). Usefulness merupakan permasalahan apakah suatu sistem dapat digunakan untuk mencapai tujuan yang diharapkan (Nielsen, 1993). Usefulness meliputi utility dan usability. Utility berkaitan dengan apakah suatu sistem dapat memenuhi kebutuhan dasar para penggunanya, sedangkan usability berkaitan dengan seberapa baik pengguna dapat menggunakan fungsi-fungsi dasar yang dimiliki oleh sistem. Usability merupakan atribut kualitas yang menjelaskan atau

mengukur seberapa mudah penggunaan suatu antar muka (Nielsen, 1993). Sedangkan ISO 9241-11 mendefinisikan usability sebagai "Tingkatan suatu produk dapat dipergunakan oleh pengguna spesifik untuk mencapai tujuan yang diinginkan dengan efektivitas, efisiensi dan kepuasan pada suatu konteks pengunaan yang spesifik”.

Suatu software dalam bidang pendidikan misalnya, akan mempunyai utilitas yang tinggi jika para siswa terus belajar bagaimana menggunakannya, sehingga pembahasan masalah utilitas tidak perlu dilakukan lebih lanjut karena utilitassuatu sistem akan diperoleh dengan cara mempelajarinya (Nielsen, 1993). Usabilitas sistem harus terus berubah sebagai upaya pengembangan (Nielsen, 1993). Tinjauan usabilitas merupakan aspek penting dalam pengembangan SIAKAD untuk meningkatkan pelayanan kepada para pengguna. SIAKAD merupakan salah satu bentuk nonbusiness e-commerce dimana tujuan utamanya adalah meningkatkan pelayanan terhadap penggunanya.

Saat ini beberapa penelitian untuk mengukur usabilitas e-service

telah dilakukan oleh HCI (Human Computer Interaction) Community, diantaranya adalah metode E-Service Quality Scale, E-S Qual, E-Recs_Qual,

The WebQual 4.0 Instrument. Hal ini merupakan suatu peluang yang dapat dimanfaatkan untuk meningkatkan usabilitas SIAKAD TI UNS berdasarkan kebutuhan yang direpresentasikan dari persepsi penggunanya.

Penelitian ini memanfaatkan uji Cochran dan metode analisis faktor. Uji Cochran digunakan untuk mengkondisikan atribut-atribut usabilitas SIAKAD TI UNS hingga diperoleh atribut-atribut dengan bobot kepentingan yang sama. Sedangkan metode analisis faktor digunakan untuk mengkondisikan atribut usabilitas SIAKAD TI UNS menjadi beberapa variabel baru (faktor). Penggunaan metode analisis faktor didasarkan karena kemampuan metode ini dalam menganalisa struktur

korelasi diantara sejumlah besar variabel dengan mendefinisikan sejumlah kecil dimensi(faktor) dengan tetap mempertahankan sebanyak mungkin informasi awal (Hair dkk., 1998). Analisis faktor mempunyai kemampuan dalam menghasilkan sejumlah kecil faktor yang mempunyai sifat (1) mampu menerangkan keragaman data secara maksimal (2) terdapat kebebasan faktor, dan (3) tiap faktor dapat dijelaskan sejelas-jelasnya (Santoso, 2002). Kelebihan-kelebihan ini dapat dimanfaatkan dalam penentuan atribut-atribut yang menjadi prioritas untuk usulan pengembangan SIAKAD TI UNS.

1.2 Perumusan Masalah

Berdasarkan latar belakang penelitian tersebut, maka perumusan masalah pada penelitian ini adalah bagaimana menentukan atribut usabilitas persepsi pengguna SIAKAD TI UNS sebagai upaya penyusunan usulan pengembangannya.

1.3 Tujuan Penelitian

Berdasarkan rumusan masalah di atas, maka tujuan dari penelitian ini adalah :

1. Menentukan atribut usabilitas persepsi pengguna SIAKAD TI UNS. 2. Menyusun usulan pengembangan SIAKAD TI UNS.

1.4 Manfaat Penelitian

Penelitian ini dapat memberikan usulan pengembangan SIAKAD TI UNS yang dihasilkan berdasarkan analisis terhadap atribut-atribut usabilitas. Usulan tersebut diharapkan dapat membantu pihak pengelola dalam usaha pengembangan

SIAKAD pada hal-hal yang lebih diprioritaskan dan tepat sasaran dalam peningkatan pelayanan.

1.5 Batasan Masalah

Pembatasan masalah pada penelitian tugas akhir ini adalah :

1. Responden yang dipilih adalah pengguna SIAKAD TI UNS meliputi dosen, mahasiswa TI UNS angkatan 2005 hingga 2008, dan administrator layanan SIAKAD TI UNS.

2. Kuesioner yang akan dikembangkan adalah E-Service Quality Scale,

E-S Qual, E-Recs_Qual, The WebQual 4.0 Instrument yang diadaptasi sesuai kondisi lingkungan penelitian.

1.6 Asumsi Penelitian

Asumsi-asumsi yang digunakan dalam penelitian ini adalah SIAKAD merupakan E-Service dimana atribut usabilitasnya bisa diambil dari atribut usabilitas sistem informasi E-service lain yang relevan.

1.7 Sistematika Penulisan

Sistematika penulisan dalam penelitian ini dilakukan berdasarkan urutan sebagai berikut :

BAB I PENDAHULUAN

Bab ini menguraikan tentang latar belakang diangkatnya tema penentuan atribut-atribut usabilitas, perumusan masalah, tujuan penelitian, manfaat penelitian, batasan masalah, penetapan asumsi serta sistematika penulisan yang digunakan dalam penelitian.

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

Bab ini memberikan penjelasan mengenai teori-teori yang dipergunakan sebagai landasan pengolahan data dan analisis terhadap atribut usabilitas serta memberikan penjelasan secara garis besar metode yang digunakan oleh penulis sebagai kerangka pemecahan masalah.

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

Bab metodologi penelitian merupakan langkah pemecahan masalah yang terstruktur tahap demi tahap. Dalam proses pelaksanaan pemecahan masalah dijelaskan dalam bentuk flow chart metodologi penelitian yang menguraikan gambaran tahapan proses penelitian.

BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA

Bab ini membahas tentang pengumpulan dan pengolahan data yang diperlukan untuk menentukan atribut usabilitas persepsi pengguna SIAKAD TI UNS sebagai dasar penyusunan usulan pengembangan SIAKAD TI UNS.

BAB V ANALISIS DAN INTERPRETASI HASIL

Pada bagian ini dilakukan analisis dan interpretasi hasil penelusuran atribut melalui studi pustaka, analisis metode

sampling, analisis identifikasi atribut dan analisis penentuan atribut penting.

BAB VI KESIMPULAN DAN SARAN

Bab ini berisi kesimpulan dari hasil penelitian yang mengacu pada tujuan penelitian dan saran bagi penelitian selanjutnya.

BAB II

TINJAUAN PUSTAKA

Bab ini membahas mengenai konsep dan teori yang digunakan dalam penelitian, sebagai landasan dan dasar pemikiran untuk membahas serta menganalisis permasalahan yang ada.

2.1 Gambaran Umum Jurusan Teknik Industri UNS 2.1.1Sejarah Jurusan Teknik Industri UNS

Teknik Industri (TI) Universitas Sebelas Maret (UNS) didirikan pada bulan Juni 1998 dengan Nomor SK Pendirian Program Studi 53/DIKTI/Kep/1998 tertanggal 23 Pebruari 1998 yang ditandatangani oleh Dirjen DIKTI. Pendirian TI UNS dilandasi perlunya menyediakan sumber daya manusia yang dapat memenuhi kebutuhan dunia industri di Indonesia atau lebih khusus di Kota Surakarta serta kebutuhan dalam peningkatan efektivitas dan efisiensi aktivitas produksi juga menjadi salah satu pendorong munculnya disiplin ini. Disiplin keilmuan Teknik Industri muncul dan berkembang untuk memenuhi kebutuhan tenaga-tenaga ahli dan terampil dalam hal perancangan, pengorganisasian, pengoperasian serta pengendalian suatu sistem produksi/industri yang luas dan kompleks.

Kata Teknik Industri sendiri diambil dari kata industrial engineering

sebagai suatu disiplin ilmu keteknikan yang lahir melalui suatu proses evolusi yang lama sejak revolusi industri (sekitar dua abad lampau). Disiplin ilmu Teknik Industri pada dasarnya memberikan bekal pada seseorang menyelesaikan suatu permasalahan industri dengan pendekatan sistem (sistem approach). Disiplin ini melihat permasalahan industri ditinjau dari aspek-aspek teknis sesuai dengan atribut ilmu keteknikan (engineering) yang disandangnya dan juga aspek-aspek non teknis yaitu kondisi sosio ekonomi. Wawasan Tekno-Sosiol Ekonomi

tersebut akhirnya menjadi ciri yang cukup terlihat pada profesi Teknik Industri. Industri yang dimaksud dalam disiplin ilmu Teknik Industri mencakup semua tipe usaha/produksi yang ada, baik yang bergerak di sektor produksi barang jadi (industri manufaktur) ataupun jasa pelayanan (service industry). Oleh karena itu, bidang pekerjaan yang bisa ditangani disiplin ini sangat luas seperti pabrik manufaktur, rumah sakit, jasa bank/asuransi, jasa transportasi/distribusi, organisasi pemerintahan dan sebagainya (www.ti.uns.ac.id).

2.1.2Visi dan Misi Teknik Industri a. Visi Teknik Industri UNS adalah :

"Kompetensi dalam pendidikan tinggi Teknik Industri yang berorientasi pada pengembang sistem manufaktur"

b. Misi Teknik Industri UNS adalah :

1. Melaksanakan pendidikan tinggi Teknik Industri yang berorientasi pada pengembanagan Sistem Manufaktur

2. Melaksanakan Berbagai Penelitian dan Pengembangan keilmuan Sistem Manufaktur

3. Mengaplikasikan hasil-hasil penelitian tentang Sistem Manufaktur pada Industri yang dapat memberikan manfaat yang luas bagi masyarakat (www.ti.uns.ac.id).

2.1.3Tujuan Teknik Industri UNS

Tujuan Teknik Industri UNS adalah :

1. Menghasilkan Sarjana yang mempunyai wawasan dan kompetensi Teknik Industri dalam bidang Sistem Manufaktur.

2. Menghasilkan berbagai karya dari berbagai hasil penelitian dan pengembangan keilmuan Sistem Manufaktur.

penelitian tentang Sistem Manufaktur pada Industri yang dapat memberikan manfaat yang luas bagi masyarakat (www.ti.uns.ac.id).

2.1.4Lokasi Teknik Industri UNS

Jurusan Teknik Industri UNS mempunyai lokasi yaitu di Gedung I Fakultas Teknik, Universitas Sebelas Maret Jl. Ir. Sutami No. 36 A Surakarta.

2.2 E- Commerce

2.2.1 Sejarah Singkat E-Commerce

Penerapan electronic commerce bermula diawal tahun 1970an, dengan adanya inovasi semacam Elekronik Fund Transfer (EFT). Saat itu tingkat aplikasinya masih terbatas pada perusahaan-perusahaan besar, lembaga keuangan, dan beberapa perusahaan kecil. Lalu muncullah Electronic Data Interchange (EDI), yang berkembang dari transaksi keuangan ke pemrosesan transaksi lain serta memperbesar jumlah perusahaan yang berperan serta, mulai dari lembaga keuangan, perusahaan manufaktur, ritel, dan sebagainya. Aplikasi-aplikasi lain kemudian menyusul, yang memiliki jangkauan dari perdagangan saham hingga sistem reservasi perjalanan. Dengan adanya komersialisasi internet diawal tahun 1990an, serta pesatnya pertumbuhan yang mecapai hingga jutaan pelanggan potensial, maka muncullah istilah Electronic Commerce (e-commerce), yang aplikasinya segera berkembang pesat (Suyanto, 2003).

2.2.2 Definisi Electronic Commerce

Electronic Commerce merupakan proses pembelian, penjualan, transfer atau pun petukaran barang, jasa dan atau informasi melalui jaringan komputer, termasuk media internet (Turban dkk., 2004).

Istilah e-business berkaitan erat dengan e-commerce. Bagi sebagian kalangan, istilah e-commerce diartikan secara sempit sebagai transaksi jual beli produk, jasa dan informasi antar mitra bisnis lewat jaringan komputer, termasuk internet. Sedangkan e-business mengacu pada lingkup yang lebih luas dan mencakup pula layanan pelanggan, kolaborasi dengan mitra bisnis, dan transaksi elektronik internal dalam sebuah organisasi. Menurut Lou Gerstner, CEO IBM, E-business merupakan semua hal yang menyangkut masa siklus (cycle time), kecepatan, globalisasi, produktivitas tinggi, penjangkauan pelanggan baru, serta antar perusahaan lintas lembaga untuk mencapai keunggulan kompetitif (Suyanto, 2003).

Electronic Commerce dapat di definisikan berdasarkan beberapa perspektif dibawah ini (Turban dkk., 2004):

1. Komunikasi(e-communication)

Dari perspektif komunikasi, EC merupakan pengiriman barang, jasa, informasi, atau pembayaran melalui jaringan komputer atau melalui jasa on line lainnya.

2. Komersial/Perdagangan (e-trading)

Dari perspektif komersial, EC memungkinkan pembelian dan penjualan barang, jasa, informasi, melalui jaringan komputer atau melalui jasa on line lainnya.

3. Proses Bisnis(e-busines)

Dari perspektif bisnis, EC memungkinkan otomatisasi transaksi bisnis dan aliran kerja.

4. Pelayanan(e-service)

Dari perspektif pelayanan, EC merupakan alat bagi lembaga pemerintahan, firma, konsumen dan manajemen untuk menekan biaya,

menyempurnakan kualitas produk dan informasi terkini dan meningkatkan kecepatan penyampaian jasa.

5. Pembelajaran(e-learning)

Dari perspektif pembelajaran, EC memungkinkan pelatihan dan pembelajaran secara on line di sekolah, perguruan tinggi, dan organisasi lainnya, termasuk organisasi bisnis.

6. Kolaboratif(e-colaborative)

Dari perspektif kolaboratif, EC merupakan framework untuk kolaborasi antara inter dan intra organisasi.

7. Komunitas(e-community)

Dari perspektif komunitas, EC menyediakan tempat bagi berkumpulnya anggota untuk belajar, bertransaksi dan berkolaborasi(bekerjasama).

Klasifikasi E-Commerce antara lain sebagai berikut(Turban dkk., 2004) : a. Business-to-business (B2B), meliputi transaksi IOS (Inter Organizational

System) dan transaksi pasar elektronik (electronicmarket transactions) antar organisasi. Hingga saat ini tipe B2B adalah yang paling dominan dalam praktek e-business.

b. Business-to-consumer (B2C), merupakan transaksi eceran barang ataupun jasa dari perusahaan dengan pembeli perorangan.

c. Consumer-to-consumer (C2C). Dalam kategori ini, seorang konsumen menjual secara langsung ke konsumen lainnya.

d. Consumer-to-business (C2B). Termasuk dalam kategori ini adalah perseorangan yang menjual produk atau layanan ke organisasi, dan

perseorangan yang mencari penjual, berinteraksi dengan mereka, dan menyepakati suatu transaksi.

e. Nonbusiness e-commerce, penggunaan EC dalam lembaga non bisnis seperti lembaga akademis, organisasi nirlaba, organisasi keagamaan dan lembaga-lembaga pemerintahan untuk mengurangi biaya atau untuk meningkatkan operasi dan layanan publik.

f. E-Government, pemerintah menyediakan jasa pada penduduknya lewat teknologi EC. Pemerintah dapat pula melakukan pembelian maupun penjualan barang, jasa, informasi dengan perusahaan maupun pemerintah lain(G2B) maupun dengan penduduk individu (G2C). g. Intrabusiness e-commerce. Termasuk dalam kategori ini adalah semua

aktivitas intern organisasi, biasanya dijalankan di internet, yang melibatkan pertukaran barang, jasa atau informasi. Aktivitas yang tercakup dapat beragam tingkatannya, mulai penjualan produk perusahaan ke pekerja, hingga pelatihan secara on line.

h. Exchange to exchange (E2E). Dalam kategori ini adalah pasar elektronik masyarakat dengan beberapa penjual dan pembeli.

i. E-Learning. Dalam e-learning, pelatihan maupun pembelajaran dilakukan secara on line. E-learning biasa dilakukan suatu organiasi untuk melatih para pekerjanya. E-learning juga dilakukan pada virtual university.

j. Business to employees (B2E). Termasuk dalam kategori intrabisnis, dimana organisasi mengirimkan barang, jasa maupun informasi pada pekerja individu.

k. Collaborative commerce (c-commerce). Model e-commerce dimana individu atau organisasi berkomunikasi atau berkolaborasi secara on line.

l. Mobile commerce (m-commerce). Transaksi e-commerce dan aktivitas dilakukan di lingkungan wireless.

2.3 Sistem Informasi Akademik Teknik Industri UNS

Portal Sistem Informasi Akademik (SIAKAD) merupakan wadah bagi civitas akademika, terutama mahasiswa untuk mengakses berbagai data akademik yang dapat dilakukan dari mana dan kapan pun. Portal SIAKAD ini dapat diakses dengan mengunjungi website:

http://siakad.uns.ac.id. Adanya SIAKAD dimaksudkan agar memudahkan civitas akademika, terutama mahasiswa untuk mengakses berbagai data akademik yang diperlukan dengan memanfaatkan teknologi informasi dan dapat dilakukan dari mana pun dan kapan pun, kecuali layanan yang terjadwal. Dengan adanya SIAKAD mahasiswa tidak perlu ke kampus, bahkan dapat melakukan dari rumah atau warnet untuk proses mendaftar ulang, mengisi maupun memperbaiki KRS, melihat KHS, serta memperoleh berbagai informasi akademik. Selain itu, dosen, pegawai, dan unit kerja terkait pun dapat melihat berbagai data akademik yang diperlukan. SIAKAD diharapkan bisa menjadi wadah berbagai informasi dan komunikasi dikalangan civitas akademika, orang tua, stakeholders, dan sebagainya. SIAKAD TI UNS secara resmi efektif sejak tahun 2007.

Pengguna SIAKAD TI UNS antara lain : 1. Administrator,

Administrator adalah yang membuat website SIAKAD TI UNS baik sistem maupun tampilan website. Administrator berhak dan bertanggungjawab terhadap isi (content) SIAKAD TI UNS sehingga tidak mempunyai batasan dalam mengakses secara penuh.

2. Dosen dan mahasiswa Teknik Industri UNS,

Dosen dan mahasiswa dapat mengakses informasi yang berkaitan dengan kegiatan akademik di Teknik Industri UNS. Khusus bagi

dosen pembimbing akademik juga dapat mengakses layanan informasi yang berkaitan dengan mahasiswa bimbingannya.

2.4 Usabilitas

Menurut Nielsen (1993) usability adalah atribut kualitas yang menjelaskan atau mengukur seberapa mudah penggunaan suatu antar muka (interface). Kata “Usability” juga merujuk pada suatu metode untuk meningkatkan kemudahan pemakaian selama proses desain. Usability

diukur dengan lima kriteria, yaitu: Learnability, Efficiency, Memorability, Errors, dan Satisfaction.

a. Learnability mengukur tingkat kemudahan melakukan tugas-tugas sederhana ketika pertama kali menemui suatu desain.

b. Efficiency mengukur kecepatan mengerjakan tugas tertentu setelah mempelajari desain tersebut.

c. Memorability melihat seberapa cepat pengguna mendapatkan kembali kecakapan dalam menggunakan desain tersebut ketika kembali setelah beberapa waktu.

d. Errors melihat seberapa banyak kesalahan yang dilakukan pengguna, separah apa kesalahan yang dibuat, dan semudah apa mereka mendapatkan penyelesaian.

e. Satisfaction mengukur tingkat kepuasan dalam menggunakan desain. Dalam salah satu alertbox-nya, Jakob Nielsen menyebutkan sepuluh kesalahan yang paling banyak terjadi dalam desain web yang bertentangan dengan teori usability. Kesalahan ini dapat dijadikan acuan dalam membahas usability dari website SIAKAD TI UNS. Sepuluh kesalahan tersebut adalah(http://www.useit.com/alertbox):

1. Bad Search (sistem pencarian yang buruk)

2. PDF Files for Online Reading (menggunakan format PDF untuk halaman yang dibaca online)

3. Not Changing the Color of Visited Links (tidak mengganti warna dari link

yang sudah dikunjungi)

4. Non-Scannable Text (text yang susah dibaca sekilas) 5. Fixed Font Size (ukuran font yang tidak bisa diubah)

6. Page Titles With Low Search Engine Visibility (title page yang diberi indeks rendah oleh Search Engine)

7. Anything That Looks Like an Advertisement (segala hal yang terlihat seperti iklan)

8. Violating Design Conventions (melanggar kesepakatan desain) 9. Opening New Browser Windows (membuka jendela browser baru)

10. Not Answering Users' Questions (tidak menjawab pertanyaan pengguna)

2.5 Usabilitas E-Service

Beberapa penelitian untuk mengukur usabilitas E-Service telah dilakukan oleh HCI (Human Computer Interaction) community melalui pengembangan kuesioner E-Service diantaranya adalah E-Service Quality Scale, E-S Qual, E-Recs_Qual, The WebQual 4.0 Instrument. Kuesioner-kuesioner tersebut terdiri dari beberapa dimensi dan atribut-atribut penyusunnya.

E-S Qual dan E-Recs_Qual merupakan alat ukur yang dikembangkan oleh Parasuraman untuk mengukur kualitas e-service. Perbedaan antar keduanya adalah dimana E-S Qual penggunaannya lebih fokus pada kualitas e-service. Sedangkan E-Recs_Qual penggunaanya lebih fokus pada perbaikan kembali (recovery) kualitas layanan e-service. Pengunaan E-S Qual diaplikasikan untuk mengukur kualitas layanan yang diberikan melalui website dimana konsumen adalah para pelanggan toko-toko on line. E-S Qual terdiri atas 22 atribut yang terbagi ke dalam 4 dimensi yaitu

efficiency, system availability, fulfillment dan privacy. Sedangkan E-Recs_Qual direkomendasikan untuk konsumen yang memiliki aktivitas

pertemuan non rutin dengan situs yang bersangkutan. E-Recs_Qual

terdiri atas 11 atribut yang terbagi dalam 3 dimensi yaitu responsiveness,

compensation dan contact.

E-Service Quality Scale merupakan re-struktrurisasi dimensi-dimensi kualitas layanan e-service yang dilakukan oleh Samar I Swain dan Rolf T. Wigant (2009) berdasarkan guideline Voss (2003). E-Service Quality Scale

selanjutnya digunakan untuk mengetahui kualitas e-service dalam konteks

e-retailing dimana pelanggan membeli produk yang berwujud dan membutuhkan pengemasan.

WebQual merupakan salah satu instrumen yang dikembangkan berdasarkan konsep QFD(Quality Function Deployment), dimana merupakan sebuah proses disiplin yang mengidentifikasi dan melibatkan suara konsumen secara langsung dalam tiap tahap pengembangan produk, layanan dan implementasinya. WebQual di gunakan sebagai instrumen untuk mengevaluasi website FSMKE (Forum on Strategic Management Knowledge Exchange), sebuah website yang diprakarsai dan dikembangkan oleh Tax Management Research Network di awal tahun 2001.

WebQual terdiri atas 23 atribut yang terbagi dalam 3 dimensi yaitu

Usability, Information quality dan Service interaction. Adapun atribut lengkap dari keempat kuesioner tersebut dapat dilihat pada lampiran 1.1.

2.6 Usability Evaluation

Usability evaluation dapat dilakukan dalam berbagai tahap, sebelum dan sesudah desain dan juga saat proses pengembangan desain. Dalam memilih metode evaluasi harus diperhatikan biaya tidak hanya dalam kaitannya dengan waktu dan material yang digunakan tapi juga harus diperhatikan kaitannya dengan pengguna, terutama biaya karena kegagalan menarik pengguna (user) untuk kembali mengunjungi website

yang besangkutan. Beberapa metode dalam evaluasi usabilitas diantaranya:

a. Teori Penelusuran,

Adalah satu pendekatan untuk mengevaluasi suatu interface dengan memecah dan meneliti aksi yang dilakukan pengguna saat harus menggunakan suatu sistem untuk melaksanakan tugas tertentu.

b. Focus Group,

Mengumpulkan pengguna dalam suatu kelompok diskusi untuk mendengarkan feedback mereka, reaksi dari suatu desain dan mendiskusikan pilihan mereka. Focus Group berguna untuk menelusur masalah lebih lanjut yang tidak muncul saat wawancara.

c. GOMS,

Merupakan suatu teknik dalam memodelkan dan mendeskripsikan kinerja manusia saat melaksanakan suatu tugas. GOMS merupakan kependekan dari Goals, Operators, Methods, and Selection Rules.

d. Prototyping,

Menyertakan pengembangan representatif dari suatu sistem yang bertujuan hanya untuk percobaan dan dapat dimulai dari sketsa sederhana sampai sistem fungsional sepenuhnya.

e. Analisa tugas,

Mengevaluasi bagaimana pemakai menggunakan suatu software atau

website. Analisa dilakukan dengan menentukan tujuan dan tugas yang harus dilakukan, kemudian membuat rekomendasi yang mengarah pada peningkatan efisiensi dan user-friendlines.

f. User testing,

Mengamati interaksi pengguna dengan sistem atau website sementara ahli usabilitas mengamati dan mencatat aksi yang dilakukan.

2.7 Focus Group Discussion

Menurut Irwanto (2006), Focus Group Discussion (FGD) secara sederhana dapat didefinisikan sebagai suatu diskusi yang dilakukan secara sistematis dan terarah atas suatu isu atau masalah tertentu. Terdapat prosedur dan standar tertentu yang harus diikuti agar hasilnya benar dan sesuai dengan tujuan yang ingin dicapai.

Metode ini dipakai untuk melengkapi riset yang kuantitatif seperti survei. Hasil FGD memang tidak bisa dipakai untuk melakukan generalisasi, karena FGD memang tidak bertujuan menggambarkan (representasi) suara masyarakat. Meski demikian, arti penting FGD bukan terletak pada representasi hasil dengan populasi, tetapi pada kedalamannya. Melalui FGD kita bisa mengetahui alasan, motivasi, argumentasi atau dasar dari pendapat seseorang.

FGD memiliki ide yang mudah dimengerti dan hasil yang terpercaya. FGD yang rendah dalam biaya, dapat memperoleh hasil yang relatif cepat, dan mereka dapat meningkatkan ukuran sampel laporan dengan berbicara dengan beberapa orang sekaligus.

Beberapa prinsip FGD adalah (Irwanto, 2006) :

1. FGD adalah kelompok diskusi bukan wawancara atau obrolan. Ciri khas metode FGD yang tidak dimiliki oleh metode riset kualitatif lainnya (wawancara mendalam atau observasi) adalah interaksi. Tanpa interaksi sebuah FGD berubah wujud menjadi kelompok wawancara terfokus (FGI-Focus Group Interview). Hal ini terjadi apabila moderator cenderung selalu mengkonfirmasi setiap topik satu per satu kepada seluruh peserta FGD.

2. FGD adalah group bukan individu. Prinsip ini masih terkait dengan prinsip sebelumnya. Agar terjadi dinamika kelompok, moderator harus

memandang para peserta FGD sebagai suatu grup, bukan orang per orang.

3. FGD adalah diskusi terfokus bukan diskusi bebas. Prinsip ini melengkapi prinsip pertama di atas. Selama diskusi berlangsung moderator harus fokus pada tujuan diskusi, sehingga moderator akan selalu berusaha mengembalikan diskusi ke “jalan yang benar”.

Beberapa jenis FGD, yaitu (Luzman, 2008):

1. Two-way focus group (FGD dua arah) - satu kelompok disaksikan kelompok lain dan membahas diamati interaksi dan kesimpulan.

2. Dual moderator focus group (Dual moderator fokus grup) - moderator memastikan satu sesi berlangsung lancar, sementara yang lain memastikan bahwa semua topik yang dibahas.

3. Dueling moderator focus group - dua moderator berada pada sisi yang berlawanan saat berdiskusi.

4. Respondent moderator focus group - satu atau lebih dari responden diminta untuk bertindak sebagai moderator sementara.

5. Client participant focus groups - satu atau lebih perwakilan klien berpartisipasi dalam diskusi, baik tertutup ataupun terbuka.

6. Mini focus groups - kelompok yang terdiri dari empat atau lima anggota bukan 8 sampai 12.

7. Teleconference focus groups –FGD yang menggunakan jaringan telepon. 8. Online focus groups (FGD online) – FGD dengan menggunakan internet.

2.8 Sampling

2.8.1 Populasi dan Sampel

Populasi adalah wilayah generalisasi yang terdiri atas obyek atau subyek yang memiliki kuantitas atau kualitas tertentu yang ditentukan oleh peneliti untuk dipelajari dan diselidiki dan kemudian ditarik kesimpulannya. Populasi tidak harus terdiri dari unsur manusia, apa saja

yang dapat menjadi sumber informasi atau data dapat dijadikan populasi, seperti hewan, tumbuhan, benda – benda, peristiwa dan lain – lain, semuanya dapat dijadikan sebagai populasi penelitian. Bila misalnya kita mengadakan penelitian tentang mahasiswa Universitas Sumatera Utara, maka populasi penelitian kita adalah seluruh mahasiswa Universitas Sumatera Utara. Sampel adalah sebagian dari jumlah dan karakteristik yang dimiliki oleh populasi yang akan kita teliti tersebut. Jadi, misalnya kita akan meneliti tentang mahasiswa USU, maka kita bisa mengambil sampel sepuluh orang mahasiswa di tiap Fakultas saja, dan itu dianggap sudah mewakili mahasiswa USU (Abdulhaq, 2004).

2.8.2 Kegunaan Metode Sampling

Beberapa kegunaan metode sampling antara lain (Abdulhaq, 2004): 1. Penelitian secara menyeluruh terhadap seluruh populasi tidak

mungkin dilakukan. Misalnya, bila kita ingin meneliti tentang kebiasaan makan balita di Indonesia, bagaimana mungkin kita akan mengumpulkan data seluruh balita yang ada di Indonesia.

2. Objek penelitian bersifat homogen. Misalnya jika diduga terjadi pencemaran air laut di Selat Sunda, maka peneliti hanya akan mengambil sampel beberapa tabung air saja dari Selat.

3. Dampak destruktif terhadap obyek yang diteliti. Misalnya kita akan menguji berapa kilo meter daya mesin merk XYZ sepeda motor bila dihidupkan terus-menerus tanpa henti. Dalam melakukan penelitian ini, kita tidak mungkin menggunakan seluruh sepeda motor merek XYZ, karena akan merusaknya.

4. Menghemat waktu, tenaga, dan biaya.

Sebenarnya, tidak ada aturan yang baku dalam menentukan jumlah sampel dari suatu populasi. Pada dasarnya, semakin besar jumlah sampelnya, semakin akurat hasil penelitiannya. Tetapi, besar kecilnya sampel akan sangat dipengaruhi oleh besar kecilnya biaya, tenaga dan waktu yang tersedia. Selain itu, jenis penelitian juga akan mempengaruhi ukuran sampelnya. Untuk penelitian yang sifatnya deskriptif umumnya membutuhkan jumlah sampel yang lebih banyak dari pada penelitian yang dilakukan untuk menguji hipotesis.

Ada beberapa pendapat yang diajukan dalam penentuan jumlah sampel ini,diantaranya, apabila populasi cukup homogen (serba sama), terhadap populasi di bawah 100 dapat dipergunakan sampel sebesar 50%, di atas 1.000 sebesar 15% (Abdulhaq, 2004).

2.8.4 Karakteristik Sampel yang baik

Beberapa karakteristik sampel yang baik antara lain (Abdulhaq, 2004):

1. Memungkinkan peneliti untuk mengambil keputusan yang berhubungan dengan besaran sampel untuk memperoleh jawaban yang dikehendaki.

2. Mengidentifikasi probabilitas dari setiap unit analisis untuk menjadi sampel.

3. Memungkinkan peneliti menghitung akurasi dan pengaruh (misalnya kesalahan) dalam pemilihan sampel daripada harus melakukan sensus. 4. Memungkinkan peneliti menghitung derajat kepercayaan yang

diterapkan dalam estimasi populasi yang disusun dari sampel statistika.

Kenyataan bahwa sampel tidak merupakan cermin yang sempurna dari keadaan populasinya disebut sebagai kesalahan sampling (sampling error). Kesalahan demikian bisa terjadi pada setiap penelitian, kecuali populasinya homogen sempurna. Implikasi adanya kesalahan sampling

adalah perlunya diperhitungkan atau ditaksir besar kecilnya kesalahan itu dalam generalisasi atau inferensi. Kesalahan yang sering terjadi dalam pengambilan sampel antara lain (Abdulhaq, 2004), yaitu:

1. Sampling Frame Error, yaitu kesalahan yang terjadi bila elemen sampel tertentu tidak diperhitungkan, atau bila seluruh populasi tidak diwakili secara tepat oleh kerangka sampel.

2. Random Sampling Error, yaitu kesalahan akibat adanya perbedaan antara hasil sampel dan hasil sensus yang dilakukan dengan prosedur yang sama.

3. Nonresponse Error, yaitu kesalahan akibat perbedaan statistik antara survei yang hanya memasukkan mereka yang merespon dan juga mereka yang gagal (tidak) merespon.

Untuk penelitian yang menggunakan analisis statistik kesalahan dinyatakan dalam standard error. Sampel yang paling baik adalah sampel yang memberikan pencerminan optimal terhadap populasinya (representatif). Representativitas sampel tidak dapat dibuktikan, hanya dapat didekati secara metodologi melalui parameter yang diketahui dan diakui kebaikannya secara teoritik maupun eksperimental. Ada empat parameter yang menentukan representativitas yaitu :

(1). Besar sampel, (2). Teknik sampling, (3). Variabilitas populasi,

(4). Kecermatan memasukkan ciri populasi kedalam sampel.

Parameter ke-3 bersifat given, sementara parameter – parameter sisanya dapat diubah guna meningkatkan representativitas sampel.

Postulat – postulat dari parameter dengan asumsi bahwa parameter lainnya dalam keadaan konstan, sebagai berikut :

1. Besar sampel : Makin besar sampel yang diambil akan makin tinggi representativitas sampelnya. Populasi penelitian tidak bersifat homogensempurna, artinya untuk populasi yang homogen sempurna maka besar sampel sama sekali tidak berpengaruh terhadap representativitas sampel.

2. Teknik sampling : Makin tinggi tingkat random dalam pengambilan sampel akan makin tinggi representativitas sampel. Batasan untuk postulat ini adalah homogenitas populasi penelitian. Sampling random

sama sekali tidak diperlukan jika populasinya homogen sempurna. Jumlah sampel yang sesuai untuk suatu penelitian dipengaruhi oleh: a. Homogenitas. Semakin homogen suatu unit pemilihan sampel,

semakin kecil jumlah sampel yang diperlukan. Semakin heterogen suatu unit pemilihan sampel, semakin besar jumlah sampel yang diperlukan agar dapat mencerminkan populasi.

b. Derajat Kepercayaan. Derajat ini mengukur seberapa jauh peneliti yakin dalam mengestimasi parameter populasi secara benar.

c. Presisi (ketelitian). Untuk mengukur kesalahan standar dari estimasi yang dilakukan.

d. Prosedur analisis. e. Kendala Sumber Daya.

Untuk memperoleh sampel penelitian yang representatif telah dikembangkan banyak teknik sampling. Desain sampel terdiri dari dua (Abdulhaq, 2004) yaitu:

1. Desain Probabilitas (Probability Sampling), artinya bahwa setiap sampel dipilih berdasarkan prosedur seleksi dan memiliki peluang yang sama untuk dipilih. Jenis desain sampel probabilitas:

a. Sampel Random Sederhana (Simple Random Sampling). Proses pengambilan sampel dilakukan dengan memberi kesempatan yang sama pada setiap anggota populasi untuk menjadi anggota sampel. b. Sampel Sistematis (Systematic Sampling). Proses pengambilan sampel,

setiap urutan ke “K" dari titik awal yang dipilih secara random, dimana:

N = (Jumlah anggota populasi) n = (jumlah anggota sampel)

c. Sampel Stratifikasi (Stratified Sampling). Populasi dibagi strata-strata (sub populasi), kemudian pengambilan sampel dilakukan dalam setiap strata baik secara simple random sampling, maupun secara

systematic random sampling.

d. Sampel Kluster (Cluster Sampling). Pengambilan sampel dilakukan terhadap sampling unit, dimana sampling unitnya terdiri dari satu kelompok (cluster). Tiap item (individu) di dalam kelompok yang terpilih akan diambil sebagai sampel. Cara ini dipakai bila populasi dapat dibagi dalam kelompok-kelompok dan setiap karakteristik yang dipelajari ada dalam setiap kelompok.

e. Sampel Daerah Multitahap (Multistage Area Sampling). Proses pengambilan sampel dilakukan bertingkat, baik bertingkat dua maupun lebih.

2. Desain Sampel Nonprobabilitas (Nonprobability Sampling), artinya setiap sampel dipilih oleh peneliti secara arbitrer dan probabilitas

masing‐masing anggota populasi tidak diketahui. Jenis sampel

nonprobabilitas:

a. Convenience. Peneliti menggunakan sampel yang paling sederhana atau ekonomis.

b. Judgement. Peneliti berpengalaman dalam memilih sampel untuk memenuhi tujuannya, seperti menyakinkan bahwa semua populasi mempunyai karakteristik tertentu.

c. Quota. Peneliti mengklasifikasikan populasi menurut kriteria tertentu, menentukan proporsi sampel yang dikehendaki untuk tiap kelas, menetapkan kuota untuk setiap pewawancara.

d. Snowball. Responden awal dipilih dengan sampel probabilitas sedangkan responden berikutnya diperoleh dari usulan atau masukan responden berikutnya.

Pengklasifikasian sampel tergantung pada jenis variablel yang digunakan sebagai dasar klasifikasi. Jika variabel klasifikasinya diskrit maka pengklasifikasian sampelnya juga secara diskrit. Semua sampel yang dihasilkan dari klasifikasi secara diskrit disebut sampel rumpun (cluster sample), sedangkan klasifikasinya didasarkan pada besar kecil variabel klasifikasinya disebut sampel bertingkat (stratified sample). Baik dalam sampel rumpun maupun sampel bertingkat, jika proporsi sub populasinya dicerminkan dalam sampel disebut sampel proposional.

2.9 Uji Cochran

Uji ini berfungsi untuk menguji perbedaan proporsi populasi yang hanya memiliki dua kategori berdasarkan proporsi k (k > 2) sampel berpasangan.

Persyaratan data yang digunakan adalah data berskala nominal dan hanya memiliki dua kategori(dikotomi).

Prosedur Pengujian:

1. Pada setiap jawaban/data yang bersifat dikotomi beri skor 1 dan 0. 2. Membuat tabel silang k x n. k adalah kelompok sampel yang

berpasangan dijadikan kolom dan n adalah banyaknya kasus/sampel dijadikan baris.

3. Hipotesis

0

H : Semua atribut mempunyai tingkat kepentingan yang sama untuk menilai optimisme peternak pada masa pemerintahan presiden H, A, dan M.

1

H : Salah satu atau lebih atribut mempunyai tingkat kepentingan yang berbeda untuk menilai optimisme peternak pada masa

pemerintahan

presiden H, A, dan M.

4. Derajat kebebasan (dk) adalah jumlah atribut dikurang satu. 5. Taraf kesalahan = 5% = 0,05.

6. Lihat Q tabel untuk dk dan taraf kesalahan 0,05. 7. Hitung nilai Q dengan menggunakan rumus :

[

]

å

å

å

å

-= i i J j L L k G G k k Q ₂ 2 2 ) ( 1

... Persamaan 2.

1

8. Keputusan

Jika Q hitung > Q tabel.

Tidak semua atribut mempunyai kepentingan yang sama, atribut dengan nilai penting terendah di buang dan diulang kembali perhitungannya.

Analisis faktor merupakan istilah umum yang diberikan pada sebuah kelas metode statistika multivariat yang tujuan utamanya adalah reduksi dan penyederhanaan data (Hair dkk., 1998). Dengan kata lain, untuk mengekstrak variabel-variabel penelitian yang biasanya berjumlah sangat banyak menjadi beberapa variabel baru (faktor) sehingga memudahkan pengolahan data selanjutnya dengan tetap mempertahankan informasi awal yang terkandung di dalamnya. Pada analisis faktor, tidak ada variabel yang didefinisikan bebas atau tergantung, semua variabel diperhitungkan secara simultan.

Langkah-langkah analisis faktor dapat dibagi dalam enam tahap yaitu penentuan tujuan analisis, penentuan tipe dan desain analisis, pengujian asumsi, pemilihan metode ekstraksi dan penentuan jumlah faktor, pemilihan metode rotasi dan interpretasi matriks faktor, validasi analisis, serta penggunaan analisis faktor sebagai data mentah analisis multivariat lainnya (Hair dkk., 1998).

2.10.1 Penentuan Tujuan Analisis Faktor

Analisis faktor dilakukan dengan dua tujuan, yaitu exploratory dan

confirmatory. Pada analisis eksploratori/deskriptif, analisis dilakukan hanya untuk merumuskan masalah secara lebih akurat dan mengidentifikasi variabel untuk keperluan penelitian lebih lanjut, dimana jumlah faktor/dimensi yang akan dibentuk ditentukan oleh analisis faktor. Sedangkan pada analisis konfirmatori, analisis dilakukan untuk menguji hipotesis yaitu mengukur tingkat kesesuaian struktur yang ditentukan oleh peneliti, dimana jumlah faktor/dimensi (mungkin juga variabel-variabel anggotanya) ditentukan oleh peneliti kemudian analisis faktor dipakai untuk mengujinya.

Terdapat dua tipe Analisis Faktor, yaitu tipe R dan tipe Q. Tipe R dilakukan untuk mengekstrak variabel, sedangkan tipe Q dilakukan untuk mengekstrak cases/responden. Dalam hal ini, analisis tipe Q dan analisis cluster mempunyai tujuan yang sama yaitu mengekstrak atau mengelompokkan responden ke dalam beberapa grup, tetapi kriteria pengelompokannya berbeda. Desain Riset Analisis Faktor meliputi:

1. Pembuatan matriks korelasi

Matriks data mentah berukuran n x p (n objek dan p variabel) yang berisi hasil kuesioner diubah menjadi matriks korelasi. Dalam matriks korelasi, variabel-variabel yang diukur mempunyai unit dan skala pengukuran yang berbeda. Penggunaan matriks ini untuk menghilangkan perbedaan yang diakibatkan oleh mean dan dispersi variabel. Berikut adalah persamaan yang dapat digunakan untuk menentukan korelasi dua atribut/variabel.

(

)(

)

(

)

(

)

å

å

å

= = = -= n j n j k kj i ij n j k kj ij ik x x x x x x x x r 1 1 2 2 1 ...Persamaan 2.2

2. Penentuan tipe dan jumlah variabel yang akan dianalisis

Variabel yang dipilih adalah variabel yang relevan dengan penelitian yang dilakukan. Data mentah yang diperoleh merupakan hasil pengukuran metrik. Dalam beberapa kasus, variabel dummy (berkode 0 – 1) yang sekalipun dikategorikan nonmetrik, dapat digunakan. Jumlah variabel pada setiap faktornya, diusahakan seminimal mungkin dengan tetap mengandung sebanyak-banyaknya informasi yang dibutuhkan.

Secara umum, jumlah sampel yang dianjurkan adalah antara 50 sampai 100 sampel. Atau bisa digunakan patokan rasio, dimana jumlah sampel minimum adalah sama dengan 5 kali variabel atau yang lebih acceptable adalah 10 kali jumlah variabel, yang berarti setiap 1 kolom (variabel), terdapat 10 baris (sampel) data.

2.10.3 Pengujian Asumsi

Sebelum masuk pada proses analisis faktor, terdapat asumsi-asumsi dasar yang harus dipenuhi. Asumsi-asumsi-asumsi yang harus dipenuhi untuk menilai tepat atau tidaknya menggunakan analisis faktor tersebut adalah:

1. Asumsi korelasi, yang meliputi:

a. Besar korelasi antar variabel independen harus cukup kuat atau di atas 0,3.

b. Besar korelasi parsial yaitu korelasi antar dua variabel dengan menganggap tetap variabel lain, justru harus kecil atau mendekati nol.

c. Uji hipotesis bahwa matriks korelasi adalah bukan matriks identitas, dengan menggunakan Bartlett’s Test of Sphericity. Nilai signifikansi yang diperoleh dari Bartlett’s Test of Sphericity harus lebih kecil dari 0,05 (sig < 0,05).

2. Asumsi ukuran kecukupan sampling yang diuji dengan Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) dan Measure of Sampling Adequacy (MSA). KMO merupakan indeks untuk membandingkan besarnya koefisien korelasi amatan dengan koefisien parsial, yang berarti bahwa besar koefisien korelasi keseluruhan variabel pada matriks korelasi harus signifikan di antara paling sedikit beberapa variabel. Angka KMO disyaratkan harus lebih dari 0,5.

åå

åå

åå

+ = ₂ 2 2

a

r

r

ij ij ij

KMO untuk i ¹ j...Persamaan 2.

3

Keterangan:

rij2 = koefisien korelasi antara variabel i dan variabel j

aij2 = koefisien korelasi parsial antara variabel i dan variabel j Kaiser (1974) menginterpretasikan angka KMO sebagai:

a. Marvelous atau bagus sekali (0,90) b. Meritorius atau bagus (0,80) c. Middling atau cukup bagus (0,70) d. Mediocre atau cukup (0,60)

e. Miserable atau kurang (0,50)

f. Unacceptable atau tidak dapat diterima (< 0,50)

Sedangkan MSA merupakan indeks untuk mengukur kecukupan sampling untuk tiap variabel individual.

å

å

å

+

= _{2 2}

2 ij ij ij i a r r

MSA , untuk i ¹ j………..Persamaan 2.

4

Angka MSA diinterpretasikan dengan kriteria:

a. MSA = 1,0 maka variabel tersebut dapat diprediksi tanpa kesalahan oleh variabel lain.

b. MSA > 0,5 maka variabel masih bisa diprediksi dan bisa dianalisis lebih lanjut.

c. MSA ≤ 0,5 maka variabel tidak bisa diprediksi dan tidak bisa dianalisis lebih lanjut atau harus dikeluarkan.

Apabila, dari uji MSA diperoleh hasil bahwa analisis faktor tidak dapat digunakan maka untuk mengatasinya, dicoba membuang variabel dengan nilai MSA individu paling kecil, kemudian dilakukan uji MSA

baru. Pengujian ulang ini dilakukan hingga uji MSA menyatakan bahwa analisis faktor dapat digunakan.

2.10.4 Pemilihan Metode Ekstraksi dan Penentuan Jumlah Faktor

Ekstraksi faktor bertujuan untuk menghasilkan sejumlah faktor dari data yang ada. Terdapat dua pendekatan dalam mengekstraksi faktor, metode Analisis Komponen Utama (Principal Component Analysis) dan metode Analisis Faktor Umum (Common Factor Analysis). Dalam pemilihannya, perlu diketahui lebih dahulu tipe-tipe variansi data. Total variansi (total variance) terdiri dari tiga bagian, yaitu variansi umum (common variance), variansi unik atau spesifik (specific variance), dan variansi eror (error variance). Variansi umum adalah variansi variabel yang dibagi dengan semua variabel yang ada. Variansi spesifik adalah variansi yang dimiliki oleh variabel yang bersifat reliabel secara spesifik dan tidak berhubungan dengan variabel lain. Sedangkan variansi eror adalah variansi yang berhubungan dengan ketidakreliabelan, yang terjadi dari proses pengumpulan data, eror pengukuran, dan kesalahan acak. Principal Component Analysis digunakan untuk meringkas sejumlah besar variabel yang ada menjadi variabel baru (faktor) dengan jumlah minimum, tetapi mampu menjelaskan sebagian besar variansi dalam variabel-variabel awal (Hair dkk.,1998). Principal Component mengasumsikan variasi data tidak terbagi (porsi specific variance dan error variance adalah sangat kecil dalam

total variance). PC1 (Principal Component 1) menjelaskan variansi terbanyak, disusul dengan PC2, dan seterusnya sampai PCn. Bentuk umum analisis komponen utama (Dillon & Goldstein, 1984), adalah:

PC(1) = ω(1)1 X1 + ω(1)2 X2 + ... + ω(1)p Xp PC(2) = ω(2)1 X1 + ω(2)2 X2 + ... + ω(2)p Xp .

PC(m) = ω(m)1 X1 + ω(m)2 X2 + ... + ω(m)p Xp ...Persamaan 2. 5 Keterangan:

PC(i) = principal component (faktor) kei, dimana i = 1, 2, ..., m

ω(i)j = bobot variabel ke j pada PC ke i Xj = variabel ke j, dimana j = 1, 2, ..., p

Common Factor Analysis digunakan untuk menyederhanakan hubungan yang beraneka ragam dan kompleks dalam satu set variabel observasi dan mengidentifikasi faktor atau dimensi umum yang menghubungkan variabel-variabel (yang sepertinya tidak berhubungan) sehingga struktur data dapat terlihat (Hair dkk., 1998). Common Factor mengasumsikan variasi data dapat dibedakan menjadi bagian umum (common) dan bagian unik (specific), tetapi tidak diketahui sebelumnya tentang porsi specific variance dan error variance dalam total variance sehingga dimaksudkan untuk menghilangkan kedua jenis variansi tersebut dan hanya menggunakan common variance saja. Bentuk umum analisis faktor umum (Dillon & Goldstein, 1984), adalah:

X1 = λ(1)1 f1 + λ(2)1 f2 + ... + λ (m)1 fm + e1 X2 = λ(1)2 f1 + λ(2)2 f2 + ... + λ (m)2 fm + e2 .

Xp = λ(1)p f1 + λ(2)p f2 + ... + λ (m)p fm + ep ...Persamaan

2. 6

Keterangan:

fi = faktor ke i, dimana i = 1, 2, ..., m

λ (i)j = bobot variabel ke j pada faktor ke i Xj = variabel ke j, dimana j = 1, 2, ..., p Ej = efek unik (error) pada Xj

Dalam analisis faktor dikenal istilah faktor loading, eigenvalue dan komunalitas (communality). Bobot λ(i)j disebut sebagai faktor loading

variabel j pada faktor i. Faktor loading juga menyatakan korelasi antar variabel j dan faktor i, nilainya berkisar antara -1 dan 1. Faktor loading

tinggi (mendekati -1 atau 1) berarti variabel j representatif pada faktor i. Karena λ(i)j menyatakan korelasi (R), maka kuadrat λ(i)j menyatakan proporsi variansi total variabel j yang mampu dijelaskan faktor i.

Eigenvalue adalah ukuran yang menjelaskan faktor, secara matematis dinyatakan sebagai:

Eigenvalue faktor i = (λ(i)1)2 + (λ(i)2)2 + (λ(i)3)2 + ... + (λ(i)p)2 …Persamaan 2. 7

Eigenvalue menyatakan besar variansi faktor i, yang berarti seberapa mampu faktor tersebut mewakili variabel-variabel, semakin tinggi nilai

eigenvalue semakin baik. Nilai maksimumnya sama dengan p (jumlah variabel) karena setiap variabel memiliki variansi sebesar 1 (semua variabel ditransformasikan menjadi variabel normal baku yang memiliki mean = 0 dan variansi = 1). Jadi, nilai eigenvalue berkisar antara 0 sampai p. Sedangkan komunalitas adalah ukuran yang menjelaskan variabel, secara matematis dinyatakan sebagai:

Komunalitas variabel j = (λ(1)j)2 + (λ(2)j)2 + (λ(3)j)2 + ... + (λ(m)j)2…...Persamaan

2. 8

Komunalitas menyatakan proporsi variansi total variabel j yang mampu dijelaskan oleh faktor-faktor yang berhasil diekstrak. Komunalitas berarti pula rasio common variance terhadap total variance variabel j, dimana nilai komunalitas berkisar antara 0 sampai 1. Dalam menentukan jumlah faktor yang diinginkan sebagai hasil ekstrak, terdapat beberapa kriteria, yaitu:

Hanya faktor-faktor yang memiliki latent root (eigenvalue) minimum 1 yang akan dipertahankan. Ini dapat berarti bahwa sebuah faktor dapat dianggap sebagai faktor, bila paling sedikit dapat menjelaskan variansi satu variabel atau setiap variabel menyumbangkan nilai 1 pada total eigenvalues. Maka hanya faktor dengan eigenvalue > 1 yang dianggap signifikan.

2. Apriori Criterion

Jumlah faktor ditentukan sendiri oleh peneliti karena peneliti sudah mempunyai pengalaman sebelumnya tentang beberapa jumlah faktor. Metode ini digunakan untuk menguji suatu teori yang sudah ada. 3. Percentage Of Variance Criterion

Persentase kumulatif total variansi tertentu diekstraksi dari faktor-faktor terpilih secara berurutan. Tujuannya untuk memastikan signifikansi faktor-faktor terpilih. Dengan memastikannya terlebih dahulu diketahui dengan pasti bahwa faktor-faktor tersebut dapat menjelaskan paling sedikit sejumlah variansi.

4. Scree Test Criterion

Meskipun semua faktor mengandung paling sedikit beberapa variansi unik, tetapi pada dasarnya proporsi variansi unik faktor kedua (dan sesudahnya) lebih besar dari faktor sebelumnya. Tujuannya untuk mengidentifikasi jumlah maksimal faktor yang dapat diekstrak sebelum sejumlah variansi unik mulai mendominasi struktur variansi umum. Pada kurva latent root terhadap jumlah faktor, titik dimana kurva mulai bergerak lurus merupakan indikasi jumlah faktor maksimum yang dapat diekstrak.

5. Heterogenity Of Respondents

Jika sampel heterogen pada paling sedikit satu bagian dari set variabel, maka faktor pertama akan menjelaskan variabel-variabel tersebut secara lebih homogen terhadap keseluruhan sampel.

2.10.5 Pemilihan Metode Rotasi dan Interpretasi Matriks Faktor

Jika faktor loading suatu variabel sama-sama cukup tinggi pada beberapa faktor maka sulit untuk memutuskan ke faktor mana variabel tersebut harus dimasukkan, sedangkan sasaran analisis faktor adalah agar setiap variabel hanya masuk ke satu faktor saja. Untuk itu setelah ekstraksi, faktor-faktor yang terbentuk perlu dirotasi. Tujuan rotasi adalah untuk mengekstrimkan faktor loading variabel. Rotasi dilakukan dengan memutar sumbu faktor, dari titik pusatnya menuju titik yang ingin dituju. Beberapa metode rotasi, yaitu:

1. Orthogonal Rotation, dilakukan dengan cara merotasikan sumbu faktor yang kedudukannya saling tegak lurus satu dengan lainnya, sehingga setiap faktor saling bebas terhadap faktor lainnya karena sumbunya saling tegak lurus. Rotasi Orthogonal masih dapat dibedakan menjadi:

a. Quartimax, dengan merotasi faktor awal hasil ekstraksi sehingga diperoleh hasil rotasi dimana setiap variabel mempunyai faktor

loading yang tinggi di satu faktor dan sekecil mungkin pada faktor lain.

b. Varimax (paling sering digunakan karena sering terbukti lebih baik dalam menunjukkan perbedaan antar faktor), dengan merotasi faktor awal hasil ekstraksi sehingga diperoleh hasil rotasi dimana dalam suatu kolom, nilai yang ada sebanyak mungkin mendekati nol. Ini berarti, di dalam setiap faktor tercakup sesedikit mungkin variabel.

c. Equimax, mengkombinasikan metode Quartimax dan Varimax.

2. Oblique Rotation, dilakukan dengan merotasikan sumbu faktor yang kedudukannya saling membentuk sudut, dengan besar sudut rotasi tertentu. Dalam hal ini, korelasi antara faktor masih diperhitungkan

karena sumbu faktor tidak saling tegak lurus satu dengan lainnya. Rotasi Oblique masih dapat dibedakan menjadi:

a. Oblimax, merotasi faktor sehingga jumlah faktor loading yang tinggi dan rendah meningkat, dengan menurunkan faktor-faktor loading

yang berada di pertengahan.

b. Quartimin, meminimumkan jumlah produk pada struktur loading. c. Covarimin, seperti varimax pada rotasi orthogonal, yaitu dengan

merotasi faktor awal hasil ekstraksi sehingga diperoleh nilai yang ada dalam suatu kolom sebanyak mungkin mendekati nol. d. Oblimin, mengkombinasikan metode Quartimin dan Covarimin.

Interpretasi matriks faktor dilakukan dengan mengelompokkan variabel-variabel ke dalam faktor-faktor hasil rotasi. Dasar untuk memutuskan apakah suatu variabel dimasukkan pada faktor 1, faktor 2, atau faktor lainnya adalah faktor loadingnya. Sebelum dikelompokkan, faktor loading harus memenuhi kriteria signifikansi. Kriteria signifikansi faktor loading terbagi menjadi dua, signifikansi praktis dan signifikansi statistik. Kriteria signifikansi praktis adalah faktor loading lebih besar dari 0,5 karena semakin besar faktor loading semakin mudah menginterpretasikan faktor tersebut. Kriteria signifikansi statistik dapat dilihat pada Tabel 2.1.

Tabel 2. 1 Identifikasi Signifikansi Faktor Loading berdasar Jumlah Sampel

Faktor Loading Jumlah sampel minimum

0.30 0.35 0.40 0.45 0.50 0.55 0.60 0.65 0.70

350 250 200 150 120 100 85 70 60

0.75 50

Sumber : Hair dkk., 1998.

Langkah-langkah interpretasi matriks faktor, yaitu: 1. Memeriksa faktor loading pada matriks faktor

2. Mengidentifikasi faktor loading terbesar untuk setiap variabel.

3. Menggabungkan variabel ke dalam faktor. Apabila variabel dengan faktor loading terbesar terjadi pada faktor 1, maka variabel tersebut digabungkan ke dalam faktor 1.

4. Menghapus variabel apabila,

a. faktor loading variabel signifikan pada beberapa faktor b. nilai komunalitas variabel lebih kecil dari 0,5

5. Memberikan nama atau label pada faktor terbentuk yang mencerminkan arti gabungan dari variabel-variabel penyusunnya.

2.11Aspek Keprilakuan (Behavioral Aspect) dalam Penerapan Teknologi Informasi

Aspek perilaku dalam penerapan teknologi informasi merupakan salah satu aspek yang penting untuk di perhatikan, karena berhubungan langsung dengan pengguna (user), sebab interaksi antara pengguna dengan perangkat komputer yang di gunakan sangat di pengaruhi oleh persepsi, sikap, afeksi sebagai aspek keperilakuan yang melekat pada diri manusia sebagai user. Penerapan suatu sistem dan teknologi informasi tidak terlepas dari aspek perilaku karena pengembangan sistem terkait dengan masalah individu dan organisasional sebagai pengguna sistem tersebut, sehingga sistem yang dikembangkan harus berorientasi kepada penggunanya (Nasution, 2004).

Beberapa model telah dibangun untuk menganalisis dan memahami faktor-faktor yang mempengaruhi diterimanya penggunaan teknologi komputer, diantaranya yang tercatat dalam berbagai literatur

dan referensi hasil riset dibidang teknologi informasi adalah seperti

Technology Acceptance Model (TAM) yang dikembangkan oleh Davis (1989). Tujuan model ini untuk menjelaskan faktor-faktor utama dari perilaku pengguna teknologi informasi tehadap penerimaan penggunaan teknologi informasi itu sendiri. Model TAM secara lebih terperinci menjelaskan penerimaan teknologi informasi dengan dimensi-dimensi tertentu yang dapat mempengaruhi dengan mudah diterimanya teknologi informasi oleh pengguna (user). Model ini menempatkan faktor sikap dari tiap-tiap perilaku pengguna dengan dua variabel yaitu kemanfaatan (usefulness) dan kemudahan penggunaan (ease of use). Kedua variabel model TAM yaitu kemanfaataan (usefulness) dan kemudahan penggunaan (ease of use) dapat menjelaskan aspek keperilakuan pengguna.

Kesimpulannya adalah Model TAM dapat menjelaskan bahwa persepsi pengguna akan menentukan sikapnya dalam penerimaan penggunaan teknologi informasi. Model ini secara lebih jelas menggambarkan bahwa penerimaan penggunaan teknologi informasi dipengaruhi oleh kemanfaatan (usefulness) dan kemudahan penggunaan (ease of use) (Nasution, 2004).

2.11.1 Penerimaan (acceptance) penggunaan teknologi informasi

Beberapa penelitian lain telah mengidentifikasi indikator penerimaan teknologi informasi, dimana secara umum diketahui bahwa penerimaan teknologi informasi dilihat dari penggunaan sistem dan frekuensi pengunaan komputer.

2.11.2 Kemanfaatan yang dipersepsikan (Perceived usefulness)

Davis (1989) mendefinisikan kemanfaatan (usefulness) sebagai suatu tingkatan dimana seseorang percaya bahwa penggunaan suatu subyek tertentu akan dapat meningkatkan prestasi kerja orang tersebut.

pengguna. Variabel-variabel yang menyusun faktor ini berjumlah 3 variabel dapat dilihat pada Tabel 5.8.

Tabel 5.8. Rekapitulasi Variabel-Variabel Penyusun Faktor 6

Faktor Variabel Penyusun

Faktor 6 Kecepatan & Ketersediaan record

(Acceleration and Record

Availability)

§ Kecepatan proses perbaikan (var 24) § Kecepatan penyelesaian transaksi (var

21)

§ ketersediaan record untuk transaksi penting (var 25)

Sumber: Data diolah, 2009

Atribut-atribut yang membentuk faktor 6 merupakan atribut yang memiliki korelasi atau hubungan yang kuat. Meskipun secara sekilas atribut pembentuk faktor 6 tidak berhubungan, namun sebenarnya atribut-atribut ini berkaitan satu sama lain. Misal atribut “kecepatan proses perbaikan” tentunya secara langsung akan mempengaruhi “kecepatan penyelesaian transaksi” yang dilakukan. Sementara atribut ” ketersediaan record untuk transaksi penting”, jika dilihat sekilas tidak memiliki kaitan dengan 2 atribut sebelumnya, namun faktor loading atribut mengindikasikan jika atribut ini memang tepat jika dimasukan ke faktor 6. Oleh sebab itu, karena terdapat atribut yang kurang berkaitan maka penamaan faktor 6 melibatkan nama atribut pembentuknya yaitu Kecepatan (dari segi proses perbaikan dan penyelesaian transaksi) dan ketersediaan record untuk transaksi penting.

g. Faktor 7 (Kesiapan akses & Penanganan masalah)

Menurut hasil pengolahan data, faktor 7 mempunyai nilai persentase variansi terkecil yaitu sebesar 6,96%, yang berarti faktor Kesiapan akses & Penanganan masalah (Accessibility and Problem solve) tidak mempunyai pengaruh yang cukup kuat bagi usabilitas SIAKAD

TI UNS dibanding faktor lainnya menurut persepsi pengguna. Variabel-variabel yang menyusun faktor ini berjumlah 3 variabel dapat dilihat pada Tabel 5.9.

Tabel 5.9. Rekapitulasi Variabel-Variabel Penyusun Faktor 4

Faktor Variabel Penyusun

Faktor 7

Kesiapan akses & Penanganan masalah (Accessibility and Problem solve)

§ Kesiapan website diakses kapanpun (var 19)

§ Kejelasan perintah (var 20)

§ Kesungguhan dalam mengatasi masalah pengguna(var 14)

Sumber: Data diolah, 2009

Ketiga atribut pembentuk faktor 7 jika dilihat sekilas tidak berkaitan namun jika ditinjau lebih jauh, atribut “kesungguhan dalam mengatasi masalah pengguna” berkaitan dengan atribut “kejelasan perintah” sebab dengan adanya kejelasan perintah yang ditampilkan di SIAKAD, hal ini bisa jadi merupakan salah satu bentuk kesungguhan respon dari pihak admin(pengelola) saat menanggapi keluhan pengguna, yang direspon secara jelas dan tidak berbelit-belit sehingga respon tersebut benar-benar mampu menjadi solusi atas permasalahan yang dialami pengguna. Sementara atribut “kesipan website diakses kapanpun” dirasakan kurang berkaitan dengan 2 atribut sebelumnya, oleh sebab itu penamaan faktor 7 dilakukan dengan melibatkan nama faktor pembentuknya yaitu kesiapan akses dan penanganan masalah. h. Faktor 8 (Konsistensi & Keamanan)

Menurut hasil pengolahan data, faktor 8 mempunyai nilai persentase variansi terkecil yaitu sebesar 6.814%, yang berarti faktor Konsistensi & Keamanan (Consistency and Safety) tidak mempunyai pengaruh yang cukup kuat bagi usabilitas SIAKAD TI UNS dibanding faktor lainnya menurut persepsi pengguna. Variabel-variabel yang menyusun faktor ini berjumlah 2 variabel dapat dilihat pada Tabel 5.10.

Faktor Variabel Penyusun Faktor 8

Konsistensi & Keamanan (Consistency and Safety)

§ Konsistensi (var 9)

§ Ketersediaan fitur keamanan (var 8)

Sumber: Data diolah, 2009

Dua atribut penyusun faktor 8 tidak berkaitan secara langsung, oleh sebab itu penamaan faktor 8 dilakukan dengan melibatkan nama faktor pembentuknya yaitu Konsistensi & Keamanan.

Adanya beberapa faktor yang kurang terkonstruk dengan baik seperti pada faktor 1, faktor 5, faktor 6, faktor 7 dan faktor 8 kemungkinan disebabkan oleh sampel yang tidak sepenuhnya menginformasikan karakteristik populasi. Salah satu cara untuk memperbaiki hal ini adalah dengan menambah jumlah sampel. Dalam penelitian ini, dipilih rasio 1:5, dengan kata lain jumlah sampel yang diambil adalah 5 kali jumlah atribut, sementara menurut studi literatur, berdasarkan penelitian yang dilakukan dengan menggunakan rasio sampel 2:1, 5:1, 10:1, dan 20:1, menghasilkan kesimpulan bahwa hanya 10% penelitian yang menggunakan sampel 5:1 mampu menghasilkan solusi yang tepat dengan rata-rata kesalahan nilai eigenvalues sebesar 0,33 dan rata-rata kesalahan nilai factor loadings sebesar 0,12. Sedangkan 70% penelitian yang menggunakan sampel 20:1 ternyata mampu menghasilkan solusi yang tepat dengan rata-rata kesalahan nilai eigenvalues sebesar 0,16 dan rata-rata kesalahan nilai factor loadings sebesar 0,07. Sehingga dapat disimpulkan bahwa makin banyak sampel yang dilibatkan, makin akurat solusi yang dihasilkan (Costello & Osborne, 2005).

Keuntungan lain yang diperoleh dari penggunaan sampel yang lebih banyak adalah bisa dipakainya metode validasi split sample. Metode ini diperlukan bila penelitian ini akan dibawa ke arah pembuatan alat ukur usabilitas SIAKAD TI UNS.

BAB VI

KESIMPULAN DAN SARAN

Bab ini membahas kesimpulan dari analisa dan interpretasi hasil penelitian yang mengacu pada tujuan penelitian yang telah dilakukan serta saran-saran untuk perbaikan penelitian selanjutnya.

6.1 KESIMPULAN

Kesimpulan yang diperoleh dari hasil penelitian mengenai usabilitas SIAKAD TI UNS adalah sebagai berikut :

1. Atribut usabilitas persepsi SIAKAD TI UNS terdiri dari 27 atribut yang dapat dijelaskan oleh 8 faktor yaitu faktor Kemudahan dan Keterandalan (Simplicity and Reliability), Ketersediaan fitur (Feature Availability), Kualitas informasi (Information Quality), Efisiensi (Efficiency), Kecepatan Tanggapan dan Kemudahan dipelajari (Responsivness and Learnability), Kecepatan dan Ketersediaan record (Acceleration and Record Availability), Kesiapan akses dan Penanganan masalah (Accessibility and Problem solve), Konsistensi dan Kemanan (Consistency and Security).

2. Terdapat 20 usulan pengembangan SIAKAD TI UNS terhadap masalah-masalah usabilitas SIAKAD TI UNS.

6.2 SARAN

Penelitian selanjutnya disarankan agar jumlah sampel pada analisis faktor diperbesar dengan menggunakan rasio 1: 20 sehingga dapat menghasilkan konstruksi faktor yang lebih baik dan dapat dilakukan analisis statistik yang lebih mendalam untuk kebutuhan meyusun alat ukur.

DAFTAR PUSTAKA

Abdulhaq, A. 2004. Metode Penelitian (dari USU). Tersedia di: http://ahmadabdulhaq.multiply.multiplycontent.com/MetodePenel itianUSU.pdf[10 November 2009]

Costello, Ana and Jason Osborne. 2005. ”Best Practices In Exploratory Factor Analysis : Four Recommendations for Getting The Most From Your Analysis”. Vol.10 Number 7.

Barnes, Stuart J, and Richard V. 2003. “Measuring Web site Quality Improvement : A Case Study of The Forum on Strategic Management

Knowledge Exchange”. Industrial Management and Data System.

Vol.103. Page 297-309.

Davis, F.D. 1989. “Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology”. MIS Quarterly. Page 318-340. Hair, J.F., R.E. Anderson, R.L. Tatham, dan W.C. Black. 1998. Multivariate Data

Analysis. New Jersey : Prentice-I-lall International, Inc.

Irwanto. 2006. Focussed Group Discussion. Jakarta: Yayasan Obor Indonesia. Nielsen, Jakob. 1993. Usability Engineering. New Jersey : Academic Press,

Inc.

Nasution, F. N. 2004. Penggunaan Teknologi Informasi Berdasarkan Aspek Perilaku (Behavioral Aspect). Page 1-8. Tersedia di:

http://digilib.usu.ac.id/download/fe/akuntansi-fahmi2.pdf [10

November 2009]

Parasuraman, Valarie A. Zeithami, and Arvind Malhotra. 2005. “E-S-Qual: A Multiple-Item Scale for Assesing Electronic Service Quality”. Journal of Service Research. Vol.7. Page 213-231.

Luzman, R. 2008. Focus Group Discussion. Tersedia di:

http://kumahaanjeun.blogspot.com.html[15 Mei 2009].

Santoso, S. 2002. SPSS Statistik Multivariat. Jakarta. Tersedia di : http://www.youngstatiscian.com[10 November 2009]

Simamora, B. 2009. Analisis Multivariat Pemasaran. Jakarta : PT. Gramedia Pustaka Utama.

Suyanto, M. 2003. Strategi Periklanan Pada E-commerce Perusahaan Top

Dunia. Yogyakarta: Andi.

Swaid, Samar I., and Rolf T. Wigant. 2009. “Measuring The Quality of

E-Service: Scale Development and Initial Validation”. Journal of

Elevtronic Commerce Vol.10.Page 13-26.

Turban, Efraim, David K, Jae L, and Dennis V. 2004. Electronic Commerce A Managerial Perspective 2004. New Jersey : Pearson Eduction, Inc.

Zawitz, Marianne W. 2002. Jakob Nielsen’s Alertbox. Tersedia di:

http://www.useit.com/alertbox [17 September 2009]

.2007. Sejarah Teknik Industri UNS. Tersedia di:

http://ti.uns.ac.id.html [15 mei 2009].

.2007. Visi Misi. Tersedia di : http://ti.uns.ac.id.html [15 mei 2009].